编辑推荐：
为探究 AI 在高等教育中的风险，研究人员对捷克与伊拉克 40 名高校教师开展基于现象学的定性研究，采用引导式访谈及 LIWC-22 软件分析。发现隐私、学术诚信、数据有效性等风险显著，教师多持负面态度，呼吁伦理规范，为 AI 教育应用提供实证依据。
高等教育领域人工智能应用风险的深度解析 —— 基于教师主观视角的现象学研究
在科技浪潮席卷教育领域的当下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透至高等教育的各个环节。然而，这一新兴技术在带来便利的同时，其长期影响仍笼罩在未知的迷雾中。从自动化教学工具的普及到数据驱动的个性化学习，AI 在重塑教育模式的过程中，暴露出隐私泄露、学术诚信危机、人机交互局限等诸多隐忧。如何在技术创新与教育本质之间找到平衡，成为亟待解决的时代课题。正是在这样的背景下，捷克与伊拉克的研究团队聚焦教师这一核心教育主体，开展了一项极具现实意义的探索性研究，其成果发表于《Computers in Human Behavior Reports》，为理解 AI 在高等教育中的复杂影响提供了珍贵的一线视角。
研究设计与关键方法
来自捷克与伊拉克的研究人员以现象学为理论基石，采用定性研究范式，对 70 名高校教师（其中捷克与伊拉克各 35 人，涵盖英语作为外语（EFL）、心理学、信息技术（ITC）等学科）展开深度访谈。研究通过半结构化引导式访谈收集数据，访谈内容围绕 AI 在隐私保护、教师角色、学术诚信等 9 大核心问题展开，单次访谈时长 30-45 分钟。所有访谈录音经转录后，借助 LIWC-22 文本分析软件进行情感与主题挖掘，通过识别语言中的情感词汇、认知过程词汇等，系统剖析教师对 AI 风险的主观感知。
研究结果与核心发现
隐私风险与数据安全：焦虑与隐忧交织
在数据隐私层面，教师们对 AI 系统过度采集数据、缺乏透明性的担忧尤为突出。研究发现，“数据滥用”“未经授权访问” 成为高频词汇，部分教师直言 “AI 的强大功能与过往数据泄露事件让我极度担忧隐私侵犯”。LIWC-22 分析显示，情感过程词汇中 “恐惧”“担忧” 占比显著，反映出教师对数据安全的集体焦虑。尽管少数教师认为 “不向 AI 提供个人数据即可规避风险”，但整体 sentiment 呈负面，凸显隐私保护机制在教育场景中的缺失。
教师角色重构：机遇与挑战并存
关于 AI 对教师角色的影响，受访者呈现复杂心态。一方面，AI 在自动化行政任务、个性化学习支持等方面的优势获得认可，有教师提到 “AI 能让教学更聚焦互动与创新”；另一方面，“沦为技术 facilitator”“工作岗位被取代” 的担忧普遍存在。LIWC-22 结果显示，认知过程词汇中 “转变”“适应” 频繁出现，而情感词汇中 “焦虑”“不安” 与 “期待” 并存，揭示出教师群体对角色转型的矛盾心理。
学术诚信危机：技术滥用的阴影
AI 对学术诚信的威胁成为研究的核心发现之一。教师们观察到，学生过度依赖 AI 生成论文、伪造数据的现象日益严重，“抄袭”“批判性思维退化” 成为高频痛点。有教师指出：“学生更关注 AI 输出的结果，而非知识本质，导致理解流于表面。”LIWC-22 分析显示，伦理相关词汇如 “规范”“监督” 频繁出现，反映出学界对建立 AI 使用准则的迫切需求。
数据有效性与伦理偏见：技术的双刃剑
对于 AI 生成数据的可靠性，教师群体普遍持怀疑态度。“不准确”“偏见” 是描述 AI 信息的关键词，研究发现，AI 因训练数据偏差可能强化文化刻板印象或性别偏见，例如语言工具生成带有偏见的文本内容。LIWC-22 结果显示，“验证”“交叉核对” 等认知词汇高频出现，表明教师在实践中不得不对 AI 数据采取 “不信任但验证” 的谨慎策略。
人机交互局限：情感教育的真空
在语言学习与情感互动领域，AI 的工具性价值与功能性缺陷同样显著。教师们肯定 AI 聊天机器人在口语训练中的辅助作用，尤其对缺乏母语者环境的 EFL 学生助益明显；但同时强调，AI 无法模拟人类互动中的情感识别与心理状态评估，“机械反馈可能抑制学生的情感表达与社会技能发展” 成为共识。LIWC-22 分析显示，社会过程词汇如 “互动”“情感” 占比突出，凸显人文教育在 AI 时代的不可替代性。
网络安全与系统风险：技术黑箱的隐患
网络安全风险是教师们关注的另一焦点。“数据泄露”“恶意攻击”“仿声仿像技术滥用” 等威胁被多次提及，教师们担忧 AI 系统因漏洞成为黑客目标，或被用于制造虚假信息。LIWC-22 结果显示，“脆弱性”“威胁” 等情感词汇与 “安全协议”“责任” 等伦理词汇交织出现，反映出技术安全性与伦理治理的双重诉求。
研究结论与现实启示
这项跨越文化与学科边界的研究，以教师的主观体验为棱镜，折射出 AI 在高等教育中面临的多维风险。研究表明，尽管 AI 在个性化学习、教学效率等方面展现潜力，但其带来的数据隐私危机、学术诚信挑战、教师角色焦虑等问题不容忽视，且这些风险因文化语境、技术基础设施差异而呈现复杂性。
研究的重要意义在于，首次系统收集教师群体对 AI 风险的质性反馈，为教育技术政策制定提供了 “自下而上” 的实证依据。正如研究呼吁的那样，AI 在教育中的应用需建立 “以人为中心” 的框架：一方面通过伦理指南、数据保护法规筑牢安全底线，另一方面在教学实践中保留人际互动的核心地位，避免技术异化教育本质。未来研究需进一步扩大样本范围，纳入学生群体及更多国家的数据，以构建更全面的 AI 教育风险评估体系。
在技术狂飙的时代，这项研究恰似一记清醒的警钟 —— 当我们为 AI 的效率惊叹时，更需守护教育中那些温暖而坚韧的人文之光。唯有平衡技术理性与教育良知，才能让 AI 真正成为推动高等教育变革的建设性力量。
